随着电子产品向小型化、高密度方向发展，传统的AOI检测技术有很多缺陷，如过于依赖人工编程经验，导致工厂招工难，培训难；图像对比，长得不一样”的都判定为不良，导致误报率高，人工复判成本高。炉前插件AOI智能检测算法，基于深度学习、计算机视觉机刷，可以智能甄别不同类型的元器件，并自动匹配缺陷类型，实现一键智能编程，提高AOI检测效率。
炉前插件AOI智能检测算法，通过孪生神经网络深度学习、目标检测、迁移学习、分割检测等AI模型，针对PCB板的元器件进行缺陷检测，可以识别的元件错误类型有：错件，缺件，多件，偏移，反向。这一技术的应用，不仅能够快速提升产线的效率，还能显著提高产品的良品率，是PCBA企业提升竞争力的关键。
炉前插件AOI算法，还有很大的提升空间，可通过引入其他更精准的深度学习模型，识别和分类缺陷，以降低误报率和漏报率。也可结合不同传感器（如红外、紫外等）的数据，通过多模态融合技术提高检测的全面性和准确性。并可引入在线学习和自适应算法，使检测系统能够根据生产过程中出现的新问题自动调整检测策略，提高系统的鲁棒性和灵活性。
通过高度自动化的检测流程，提升AOI设备检出率，降低误判率，提升直通率；提升质量管理技术与水平，质检效率；实现质检无人化，减少对人工检测的依赖，降低人力成本。提高整体生产效率。
